Club Football Match Data (2000 - 2025)|足球比赛数据集|Elo评分数据集

该数据集提供了一个简单的入口，用于分析全球27个国家和42个联赛的足球比赛数据，包括英超、德甲和西甲等顶级联赛。数据涵盖了从2000/01赛季到2024/25赛季的最新比赛结果。数据集还包括Elo评分，每月的1号和15号对欧洲约500支最佳球队进行快照。

原始信息汇总

俱乐部足球比赛数据集（2000-2025）

数据集概述

• 数据来源：比赛结果和统计数据来自Football-Data.co.uk，Elo数据来自ClubElo。
• 时间范围：2000/01赛季至2024/25赛季。
• 覆盖范围：27个国家和42个联赛，包括英超、德甲、西甲等顶级联赛。
• 文件数量：2个CSV文件。
• 总行数：约467,000行（截至2025年1月）。
• 总大小：约46MB（截至2025年1月）。

关键特征

1. 规模：互联网上最大且免费的足球比赛数据集，包含数万场比赛的统计数据、赔率和Elo评分。
2. 可读性：数据集为表格形式，数据清晰易读，表格之间通过俱乐部名称对应。
3. 时效性：包含截至2024年12月的最新比赛数据，计划每月或每两个月更新一次。

数据表结构

表1 - ELO RATINGS.csv

• 列名：Date（日期）、Club（俱乐部名称）、Country（国家代码）、Elo（Elo评分）。
• 描述：包含每月1日和15日的俱乐部Elo评分快照，部分俱乐部名称与Matches表对应。

表2 - MATCHES.csv

• 列名：Division（联赛）、MatchDate（比赛日期）、MatchTime（比赛时间）、HomeTeam（主队）、AwayTeam（客队）、HomeElo（主队Elo评分）、AwayElo（客队Elo评分）、Form3Home（主队最近3场比赛积分）、Form5Home（主队最近5场比赛积分）、Form3Away（客队最近3场比赛积分）、Form5Away（客队最近5场比赛积分）、FTHome（主队全场进球）、FTAway（客队全场进球）、FTResult（全场结果）、HTHome（主队半场进球）、HTAway（客队半场进球）、HTResult（半场结果）、HomeShots（主队射门次数）、AwayShots（客队射门次数）、HomeTarget（主队射正次数）、AwayTarget（客队射正次数）、HomeFouls（主队犯规次数）、AwayFouls（客队犯规次数）、HomeCorners（主队角球次数）、AwayCorners（客队角球次数）、HomeYellow（主队黄牌数）、AwayYellow（客队黄牌数）、HomeRed（主队红牌数）、AwayRed（客队红牌数）、OddHome（主队胜赔率）、OddDraw（平局赔率）、OddAway（客队胜赔率）、MaxHome（最大主队胜赔率）、MaxDraw（最大平局赔率）、MaxAway（最大客队胜赔率）、Over25（超过2.5球赔率）、Under25（低于2.5球赔率）、MaxOver25（最大超过2.5球赔率）、MaxUnder25（最大低于2.5球赔率）、HandiSize（亚洲让球大小）、HandiHome（主队让球赔率）、HandiAway（客队让球赔率）。
• 描述：包含历史比赛结果和统计数据，按日期排序，从2000年7月28日至2024年12月23日。

特征工程

• 滞后特征：包括最近3场和5场比赛的进球数、失球数、积分、联赛排名、连胜/连败记录、Elo变化等。
• 衍生特征：包括比赛日期时间、总进球数、双赔率、Elo差异、Elo总和、Elo优势、形式差异、形式动量、隐含概率、博彩公司利润率、射门差异、射门总数、射门准确率、得分效率、防守评分、角球差异、角球总数、比赛主导指数、红黄牌点数、平局可能性、零封概率、预期进球等。

应用场景

• 历史记录：浏览历史数据，查找奇怪记录和逆袭表现。
• 假设检验：测试关于比赛时间、进球数、射门准确率等的假设。
• 比赛预测：使用历史数据、球队状态数据和比赛统计数据预测比赛结果。
• 球队比较：比较不同时期的球队表现。
• 数据可视化：创建Elo强度、平均进球数等指标的可视化图表。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Club Football Match Data (2000 - 2025) 数据集的构建基于两个主要数据源：Football-Data.co.uk 和 ClubElo。Football-Data.co.uk 提供了全球27个国家、42个联赛的足球比赛结果和统计数据，涵盖从2000/01赛季至2024/25赛季的比赛记录。ClubElo 则提供了欧洲约500支顶级球队的Elo评分，每月的1日和15日进行数据快照。数据集通过Python管道定期更新，确保数据的时效性和完整性。

特点

该数据集以其规模庞大、数据详实和更新及时而著称。作为互联网上最大的免费足球比赛数据集，它包含了数十万场比赛的统计数据、赔率以及球队的Elo评分和近期表现。数据以表格形式呈现，清晰易读，且通过统一的俱乐部名称映射，确保数据之间的关联性。此外，数据集还提供了最新的比赛数据，截至2024年12月，并计划通过自动化管道进行月度或双月更新。

使用方法

Club Football Match Data (2000 - 2025) 数据集适用于多种足球数据分析场景。用户可以通过该数据集进行比赛预测，包括赛前和赛中预测，利用球队的Elo评分、近期表现和赔率等信息。此外，数据集还可用于历史记录查询、假设检验、球队比较和数据可视化。用户可以通过Python等编程语言对数据进行清洗、分析和建模，提取有价值的洞察，并生成直观的图表和报告。

背景与挑战

背景概述

Club Football Match Data (2000 - 2025) 数据集由多个国际足球联赛的历史比赛数据构成，涵盖了2000/01赛季至2024/25赛季的丰富信息。该数据集由Football-Data.co.uk和ClubElo两大权威数据源提供支持，包含了来自27个国家、42个联赛的比赛结果、统计数据以及Elo评分。数据集的核心研究问题在于通过历史比赛数据与Elo评分，为足球比赛预测提供科学依据，尤其是在赛前和赛中预测方面展现出巨大潜力。该数据集不仅为研究者提供了海量且精确的数据，还通过统一的表格格式和清晰的数据结构，极大地提升了数据的可读性与可用性。

当前挑战

该数据集在解决足球比赛预测问题时面临多重挑战。首先，不同联赛的统计数据存在显著差异，导致部分数据不完整或缺失，研究者需通过数据清洗或构建子表来处理这一问题。其次，尽管数据集提供了Elo评分和球队近期表现等关键信息，但如何有效利用这些数据进行精准预测仍是一个复杂问题，尤其是在面对多变量交互和动态变化时。此外，数据集的构建过程中，如何确保不同数据源（如比赛结果与Elo评分）之间的无缝对接，以及如何处理球队名称的映射问题，也是构建者面临的技术难题。最后，随着足球比赛的动态性和不确定性，如何持续更新数据集并保持其时效性，也是未来需要解决的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在足球数据分析领域，Club Football Match Data (2000 - 2025) 数据集为研究者提供了一个全面的历史比赛数据平台。该数据集涵盖了2000年至2025年间全球27个国家和42个联赛的比赛结果，包括英超、德甲和西甲等顶级联赛。研究者可以利用这些数据进行比赛结果的预测、球队表现的评估以及联赛趋势的分析。

解决学术问题

该数据集解决了足球研究中的多个关键问题，如比赛结果的预测模型构建、球队实力评估以及比赛数据的统计分析。通过提供详细的比赛统计数据和Elo评分，研究者能够更准确地分析球队的表现和比赛的趋势，从而推动足球数据分析领域的发展。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者们开发了多种预测模型和分析工具。例如，利用机器学习算法进行比赛结果的预测，或者通过数据可视化技术展示球队的历史表现和趋势。这些衍生工作不仅丰富了足球数据分析的方法，也为相关领域的研究提供了新的视角和工具。